Maskininlärning för inbäddade enheter
I frontlinjen för AI-lösningar
Maskininlärningsalgoritmer tillämpas ofta även på inbäddade enheter. Det beror på att mängden data snabbt accelererar och databehandling i molnet inte alltid är anpassad för den realtidsprestanda som krävs. AFRY kan hjälpa dig att utveckla och integrera maskininlärningsalgoritmer på inbäddade mål.
Edge computing, till exempel databehandling nära datainmatningskällorna, är ett hett ämne för moderna anslutna IoT-infrastrukturer. Edge computing i kombination med inbäddade AI-/maskininlärningslösningar öppnar möjligheter för nya program och tjänster, t.ex. snabbare och smartare autonoma system.
Halvledartillverkarna stöder edge computing-trenden genom att implementera maskinvarulösningar för AI-applikationer i sina kiselprodukter, även för inbäddad användning. Verktygskedjorna för implementering av maskininlärningslösningar på inbäddade mål är skräddarsydda för detta, för att stödja körningar på maskinvara med begränsade resurser.
Vi hjälper dig att välja rätt maskinvara, modeller, metoder och verktygskedjor för att möjliggöra användning av maskininlärningsteknik i dina produkter, vilket kan ge dig ett försprång i förhållande till dina konkurrenter. Vi arbetar också med algoritmimplementeringar och maskininlärning som relaterar till autonoma system.
AFRY har ett internt globalt AI-kompetensnätverk som gör det möjligt för våra ingenjörer att stanna i frontlinjen för FoU inom maskininlärning. Du kan utnyttja denna kunskapsbas för att få en konkurrensfördel.
Vad vi erbjuder
- Systemanalys – är en maskininlärningsalgoritm den bästa lösningen för ditt inbäddade system?
- Val och anpassning av maskininlärningsalgoritmer
- Val av datauppsättning
- Modellträning
- Algoritmimplementering/integration mot mål
- Tester i verklig miljö
